相关文章
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SQL
缓存
监控
14个Flink SQL性能优化实践分享
【7月更文挑战第12天】
1. **合理设置并行度**: 根据数据量和资源调整以提高处理速度.
2. **优化数据源**: 使用分区表并进行预处理减少输入量.
3. **数据缓存**: 采用 `BROADCAST` 或 `REPARTITION` 缓存常用数据.
4. **索引和分区**: 创建索引并按常用字段分区.
5. **避免不必要的计算**: 检查并移除多余的计算步骤.
6. **调整内存配置**: 分配足够内存避免性能下降.
7. **优化连接操作**: 选择适合大表和小表的连接方式.
8. **数据类型优化**: 选择合适类型以节省资源.
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SQL
数据采集
监控
14个Flink SQL性能优化实践分享
本文档详细列举了Apache Flink SQL的性能调优策略。主要关注点包括：增加数据源读取并行度、优化状态管理（如使用RocksDB状态后端并设置清理策略）、调整窗口操作以减少延迟、避免类型转换和不合理的JOIN操作、使用广播JOIN、注意SQL查询复杂度、控制并发度和资源调度、自定义源码实现、执行计划分析、异常检测与恢复、监控报警、数据预处理与清洗、利用高级特性（如容器化部署和UDF）以及数据压缩与序列化。此外，文档还强调了任务并行化、网络传输优化、系统配置调优、数据倾斜处理和任务调度策略。通过这些方法，可以有效解决性能问题，提升Flink SQL的运行效率。
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SQL
资源调度
监控
Flink SQL性能优化实践
Apache Flink流处理性能优化指南：探索数据源读取并行度、状态管理、窗口操作的优化策略，包括设置默认并行度、使用RocksDB状态后端、调整窗口大小。调优方法涉及数据源分区、JOIN条件优化、使用Broadcast JOIN。注意SQL复杂度、并发控制与资源调度，如启用动态资源分配。源码层面优化自定义Source和Sink，利用执行计划分析性能瓶颈。异常检测与恢复通过启用检查点，监控任务性能。预处理数据、使用DISTINCT去重，结合UDF提高效率。选择高效序列化框架和启用数据压缩，优化网络传输和系统配置。处理数据倾斜，均衡数据分布，动态调整资源和任务优先级，以提升整体性能。
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SQL
缓存
网络协议
Blink实时计算：Explorer大基数表的写入性能优化
在研发实时数据的过程中碰到了需要update写入Explore的大基数实时数据表的场景。本文记录了经过一系列方式调优后，在流量正常的情况下，任务不再出现explorer链接失败报错和延迟的全过程。
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流计算
Apache
分布式计算
带你读《Flink原理、实战与性能优化》之一：Apache Flink介绍
这是一部以实战为导向，能指导读者零基础掌握Flink并快速完成进阶的著作，从功能、原理、实战和调优等4个维度循序渐进地讲解了如何利用Flink进行分布式流式应用开发。作者是该领域的资深专家，现就职于第四范式，曾就职于明略数据。
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存储
SQL
缓存
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存储
数据采集
监控
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SQL
分布式计算
API
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分布式计算
大数据
Java
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存储
缓存
算法
Flink大规模作业调度性能优化
作者：洪志龙（柏星）& 朱翥（长耕）随着 Flink 流批一体架构不断演进和升级，越来越多的用户开始选择用 Flink 来同时承载实时和离线的业务。离线业务和实时业务有一定差异性，其中比较关键的一点是——离线作业的规模通常都远远大于实时作业。超大规模的流批作业对Flink的调度性能提出了新的挑战。在基于Flink 1.12版本部署大规模流批作业时，用户可能会遇到以下瓶颈： 需要很长时间才能
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